Indústria

Maior agilidade na produção e redução de custos

Big Data na Indústria

Grandes indústrias estão cada vez mais interessadas no poder de processamento encontrado em um ambiente de Big Data. Essa capacidade de tratar grandes volumes de dados gerados por sensores e processadores possibilita que grandes indústrias monitorem sua linha de produção com grande eficiência e em real-time. Dessa forma, é possível reduzir custos de energia, melhorar o tempo de produção e, consequentemente, aumentar os lucros.

Mesmo as empresas pequenas podem ter esses benefícios:

  • Big data é mais barato que outros sistemas e o custo de armazenamento é baixo
  • Ferramentas de análise estão cada vez mais sofisticadas e muitas vezes são gratuitas
  • Em um ambiente com margem de lucro apertada, cada volta do parafuso conta.

Exemplos Práticos

Chão de Fábrica

Buscando a excelência na qualidade de seus produtos, grande empresas buscam substituir seres humanos pela robótica. Dessa maneira, montagens complexas geram menos erros. Essas máquinas são repletas de sensores, dos quais os dados são transmitidos constantemente.

Quando adequadamente analisadas por cientistas de dados, essas informações podem ser utilizadas para:

  • Criar modelos preditivos de falhas no equipamento
  • Simplificar o gerenciamento de inventário
  • Identificar componentes ineficientes

Internet of Things

IoT é um conceito que está cada vez mais se tornando realidade. Sensores e etiquetas de RFID estão se tornando parte integrante dos objetos fabricados, capazes de transmitir dados entre si e para diversos outros dispositivos.

Alguns exemplos para o uso de IoT são:

  • Monitoramento de performance de equipamentos industriais;
  • Controle de consumo de energia;
  • e muitos outros.

Superando Obstáculos

Grande parte dos dados gerados dentro de uma indústria está contida em um ambiente estruturado e ainda enfrenta uma série de desafios.

  • Variedade: Muitas vezes, diversas informações importantes ficam restritas e cada departamento acaba criando o seu próprio repositório de dados. Isso significa que os dados não estão sendo compartilhados entre departamentos.
  • Volume: Dados de fontes humanas (vendedores, fornecedores, distribuidores, clientes etc.) e redes de sensores (dentro e fora da fábrica) crescem exponencialmente e exigem cada vez mais poder computacional.
  • Velocidade: Linhas de produção e cadeias de fornecimento mudam rapidamente de estrutura e fluxo. Quanto mais dinâmicos os dados, mais difícil é para analisá-los.

Esses desafios são facilmente superados com um ambiente de Big Data bem estruturado. Além disso, utilizando ferramentas de análise, é possível identificar correlações e padrões que, muitas vezes, não são percebidos facilmente.

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